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基于PCA-BP神经网络的锅炉煤质的软测量
基于PCA-BP神经网络的锅炉煤质的软测量
来源 :能源技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:robert_xt
【摘 要】
:
采用主元分析法(PCA)与BP神经网络相结合的方法,为电站锅炉入炉煤质中的挥发分和低位热值建立了软测量模型。应用主元分析法对与入炉煤质相关的运行参数进行降维处理,再将处理过
【作 者】
:
谭浩艺
陈绍炳
周自强
【机 构】
:
东南大学能源与环境学院
【出 处】
:
能源技术
【发表日期】
:
2009年1期
【关键词】
:
煤质
挥发分
低位热值
软测量
主元分析
BP神经网络
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采用主元分析法(PCA)与BP神经网络相结合的方法,为电站锅炉入炉煤质中的挥发分和低位热值建立了软测量模型。应用主元分析法对与入炉煤质相关的运行参数进行降维处理,再将处理过后的综合变量作为BP神经网络的输入变量,方便和简化了过程数据的处理,亦使得煤质预测的精度得到了有效提高。
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